Оптимізація зберігання даних IoT-пристроїв у розподілених базах даних: виклики масштабування та ефективності

Стаття спрямована на ідентифікацію ключових викликів, пов’язаних із масштабуванням та ефективністю обробки великих обсягів даних, а також розробку рекомендацій щодо вибору оптимальних стратегій для різних типів IoT-застосувань з урахуванням технічних обмежень, вимог до продуктивності, енергоефективності та безпеки.

Мета статті. Метою дослідження є аналіз сучасних підходів до оптимізації зберігання даних, що генеруються пристроями Інтернету речей (IoT), у розподілених базах даних.

Наукова новизна. У статті систематизовано сучасні методи оптимізації зберігання даних IoT, включаючи адаптивні алгоритми стиснення (коефіцієнт стиснення до 85%), інтелектуальні системи кешування (коефіцієнт попадання до 89%) та розподілені архітектури з підтримкою масштабування до 50 000+ пристроїв. Запропоновано порівняльний аналіз ефективності методів, таких як SZ4IoT, федеративне навчання, глибоке навчання з підкріпленням та гібридні бази даних, з урахуванням їхньої енергоефективності (12–200 мВт), затримок (1–200 мс) та масштабованості (до 100 000 пристроїв). Новизна полягає в інтеграції міждисциплінарних підходів, включаючи використання Deep Q-Networks, SDN-контролерів та генетичного програмування для оптимізації розподілу ресурсів у IoT- системах.

Результати. Дослідження показало, що адаптивне стиснення даних (наприклад, алгоритм SZ4IoT) забезпечує зменшення обсягу даних до 85% при похибці менше 0.1%. Інтелектуальне кешування на основі глибокого навчання з підкріпленням знижує затримки доступу до даних на 55% із коефіцієнтом попадання 89%. Федеративне навчання та розподілені дерева рішень дозволяють масштабувати системи до 50 000+ пристроїв, зменшуючи навантаження на централізовані сервери на 60%.

Архітектури на основі SDN та 5G забезпечують зниження затримок на 40% і підвищення пропускної спроможності на 35%. Вітчизняні розробки, зокрема універсальна платформа інтеграції з підтримкою 25+ протоколів (MQTT, CoAP, LoRaWAN), забезпечують швидке підключення нових пристроїв (менше ніж 30 с).

Висновки. Оптимізація зберігання даних IoT у розподілених базах даних вимагає комплексного підходу, що поєднує адаптивні алгоритми стиснення, інтелектуальне кешування та розподілені архітектури. Ключовими факторами є підтримка низьких затримок (менше ніж 10 мс), висока відмовостійкість (99.99%) та енергоефективність (12–15 мВт). Майбутні дослідження мають бути спрямовані на розробку гібридних рішень із коефіцієнтом стиснення понад 90% та адаптивних систем із часом реакції менше ніж 100 мс для обробки петабайтів даних в IoT-екосистемах.